Czym jest przetwarzanie języka naturalnego (Natural Language Processing)? Jak działa ChatGPT?

Przetwarzanie języka naturalnego to technologia, która pomaga komputerom rozumieć ludzki język naturalny. W tym artykule wyjaśnimy ogólnie, czym jest NLP (ang. Natural Language Processing), do czego jest wykorzystywane, jakie są główne rodzaje i jak to się dzieje, że że telefon rozumie, co mówię i pokazuje mi na mapach Googla to, czego szukam?

Co to znaczy język naturalny?

Język naturalny to sposób komunikacji, który ludzie używają na co dzień do rozmów, pisania, czytania i ogólnego porozumiewania się. Obejmuje mowę i tekst w językach takich jak polski, angielski, hiszpański i wiele innych. Język naturalny jest bogaty w niuanse, ma różne poziomy kontekstu i może być wieloznaczny, co stanowi wyzwanie w jego interpretacji przez maszyny.

W kontekście technologii, jak Natural Language Processing, język naturalny odnosi się do tych wszystkich form komunikacji, które maszyny starają się zrozumieć, interpretować i generować.

Czym jest Natural Language Processing?

Przetwarzanie języka naturalnego (ang. Natural Language Processing, NLP) to dziedzina sztucznej inteligencji, łącząca programowanie i lingwistykę w celu nauczenia komputerów rozumienia ludzkiego języka.

NLP korzysta z zaawansowanych narzędzi takich jak:

• lingwistyka komputerowa, które określają cechy składniowe języków,
• modele uczenia maszynowego, które są w stanie wydobywać znaczenie z danych zawartych w tekście,
• głębokie uczenie przetwarzające osadzanie słów.

Tym samym umożliwia maszynom przetwarzanie mowy i tekstu ludzkiego. Nadrzędnym celem technologii NLP jest nie tylko rozumienie pojedynczych słów, ale całych wypowiedzi, uwzględniając kontekst, intencje i emocje osoby mówiącej.

Przetwarzanie języka naturalnego – historia rozwoju NLP

Historia przetwarzania języka naturalnego sięga lat pięćdziesiątych XX wieku. Początek tej dziedziny zaznaczył Alan Turing, który w 1950 roku opublikował artykuł pt. „Computing Machinery and Intelligence”. W nim zaproponował kryterium inteligencji maszyn, które dziś znane jest jako test Turinga.

Historię NLP można podzielić na trzy główne etapy, opisane poniżej. Każdy z tych okresów wpłynął na to, jak dzisiaj rozumiemy i wykorzystujemy przetwarzanie języka naturalnego w różnych technologiach i aplikacjach.

Symboliczne NLP (lata 50. – początek lat 90.)

W tym okresie dominowały podejścia bazujące na ręcznie tworzonych regułach. Przełomowym momentem był eksperyment w Georgetown z 1954 roku, który polegał na automatycznym tłumaczeniu ponad sześćdziesięciu rosyjskich zdań na język angielski. Wyniki eksperymentu były nadmiernie optymistyczne, co przyczyniło się do przewartościowania możliwości NLP w tamtym okresie. Raport ALPAC z 1966 roku wskazał na ograniczenia tłumaczenia maszynowego, co spowodowało znaczne ograniczenie funduszy na dalsze badania.

Statystyczne NLP (lata 1990 – 2010)

Dopiero w latach 80. XX wieku, wraz z wzrostem mocy obliczeniowej komputerów, zaczęto stosować algorytmy uczenia maszynowego. Wprowadzenie lingwistyki korpusowej umożliwiło wykorzystanie danych tekstowych do trenowania modeli językowych, co znacząco przyspieszyło rozwój technologii.

Neuronowe przetwarzanie języka naturalnego (od roku 2010)

Rozwój głębokich sieci neuronowych od 2010 roku znacząco wpłynął na przetwarzanie języka naturalnego. Metody te pozwoliły na jeszcze lepsze rozumienie złożoności i niuansów języka, co spowodowało dynamiczny rozwój dziedziny, zwłaszcza w ostatnich latach.

Jak działa przetwarzanie naturalnego języka?

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) polega na zastosowaniu algorytmów do analizy i przetwarzania nieustrukturyzowanych danych językowych, tak aby były one zrozumiałe dla komputerów. Proces ten można podzielić na kilka kroków przedstawionych na poniższej grafice:

Zbieranie danych

Każdy system oparty na uczeniu maszynowym zaczyna od danych. W kontekście NLP, niezwykle istotnym jest zgromadzenie korpusu, czyli obszernego zbioru danych językowych. Dla przykładu model tak zaawansowany jak ChatGPT w wersji GPT-3 korzysta z imponującej ilości danych — 570 GB informacji pochodzących z książek, treści internetowych, Wikipedii, artykułów oraz innych źródeł online, co łącznie daje około 300 miliardów słów.

Przetwarzanie ludzkiego języka na język, który rozumie komputer

Po zebraniu danych, następuje ich konwersja na liczby, aby były zrozumiałe dla komputera i mogły być dalej przetwarzane. Proces ten różni się w zależności od rodzaju danych wejściowych. Gdy mamy do czynienia z danymi głosowymi, system analizuje i przekształca nagrania na parametry takie jak częstotliwości składowe w poszczególnych momentach, które następnie są przetwarzane dalej. W przypadku tekstu, dane są przekształcane za pomocą technik takich jak tokenizacja i wektoryzacja.

Zrozumienie komunikatu

Chociaż dla ludzi znaczenie słów i zdań jest oczywiste, dla komputerów są one jedynie ciągami znaków. Aby system mógł zrozumieć język ludzki, specjaliści od AI i NLP muszą wytrenować maszynę, by potrafiła interpretować znaczenie wypowiedzi. To prowadzi do etapu zwanego NLU (Natural Language Understanding), gdzie następuje przetwarzanie i nadawanie sensu danym wejściowym.

Proces NLU wykorzystuje różnorodne techniki NLP, takie jak tokenizacja, która polega na dzieleniu tekstu na mniejsze jednostki, etykietowanie części mowy, czy stemming, czyli redukcja słów do ich podstawowej formy. Te operacje pozwalają algorytmom lepiej zrozumieć reguły rządzące językiem i ostatecznie interpretować strukturę oraz znaczenie zdań.

Jednym z wyzwań na tym etapie są homonimy — słowa identyczne w pisowni lub wymowie, ale różniące się znaczeniem. System musi nauczyć się rozpoznawać ich kontekst na podstawie analizy całej wypowiedzi, dla prawidłowego rozumienia języka.

Generowanie odpowiedzi

Po zrozumieniu pytania lub polecenia, system przystępuje do generowania odpowiedzi. Wykorzystuje do tego algorytmy uczenia głębokiego, które umożliwiają nie tylko czytanie i rozumienie wypowiedzi, ale również tworzenie własnych odpowiedzi. Proces ten nazywa się NLG (Natural Language Generation) i polega na przekształceniu ustrukturyzowanych danych, zrozumiałych dla komputera, w język naturalny, który jest zrozumiały dla człowieka.

Przykładem takiego systemu jest ChatGPT. Generuje on odpowiedź, korzystając z miliardów słów i reguł językowych, które poznał wcześniej, a także z zgromadzonej wiedzy. Proces ten opiera się na prognozowaniu kolejnych fragmentów tekstu, które powinny nastąpić po wprowadzonym przez użytkownika poleceniu, wykorzystując znane wzorce językowe. Takie podejście pozwala na tworzenie płynnych i adekwatnych odpowiedzi na zadane pytania.

Nieprzerwane szkolenie i dostrajanie modelu

Aby system sztucznej inteligencji utrzymywał wysoką efektywność, niezbędne jest jego ciągłe udoskonalanie modelu. Zwiększanie ilości danych, którymi dysponuje system, sprawia, że jego odpowiedzi stają się coraz bardziej precyzyjne. W kontekście rozwiązań NLP istotne jest regularne „karmienie” modelu nowymi danymi oraz jego ciągłe doskonalenie na podstawie informacji zwrotnych.

Techniki stosowane w NLP

W przetwarzaniu języka naturalnego (NLP) dwie główne techniki analizy to analiza składniowa i analiza semantyczna. Te techniki pozwalają systemom NLP na głębokie zrozumienie i przetwarzanie języka naturalnego, co ma zastosowanie w różnych dziedzinach, takich jak tłumaczenia maszynowe, chatboty, analiza sentymentu i wiele innych.

Poniżej szczegółowy opis niektórych z najczęściej stosowanych algorytmów w tych dziedzinach:

Analiza składniowa

Składnia odnosi się do struktury zdania i ułożenia słów w sposób, który ma sens gramatyczny. W NLP, analiza składniowa pomaga w ocenie, czy język naturalny zgadza się z regułami gramatycznymi. Oto przykłady technik używanych w analizie składniowej:

• Lematyzacja – redukcja różnych form fleksyjnych słowa do jego formy podstawowej, co ułatwia analizę.
• Segmentacja morfologiczna – proces dzielenia słów na mniejsze jednostki, zwane morfemami.
• Segmentacja słów – dzielenie długiego fragmentu tekstu na mniejsze, odrębne jednostki.
• Tokenizacja – proces dzielenia tekstu na mniejsze fragmenty, zwane tokenami, przy jednoczesnym odrzucaniu niektórych znaków, np. interpunkcji.
• Parsing – analiza gramatyczna zdania, mająca na celu określenie jego struktury.
• Steeming – proces redukcji odmienionych form słów do ich formy podstawowej.

Analiza semantyczna

Semantyka odnosi się do znaczenia przekazywanego przez tekst. Analiza semantyczna w NLP jest trudnym zadaniem, które polega na zrozumieniu i interpretacji znaczenia słów oraz struktury zdań. Oto kilka technik stosowanych w analizie semantycznej:

• Rozpoznawanie nazwanych jednostek (NER) – identyfikacja i kategoryzacja części tekstu, takich jak nazwiska osób, nazwy miejsc, organizacji itp.
• Ujednoznacznienie sensu słowa – nadawanie znaczenia słowu w oparciu o jego kontekst w zdaniu.
• Generowanie języka naturalnego – wykorzystanie baz danych do tworzenia semantycznie zrozumiałych wypowiedzi w języku naturalnym.

Przykłady zastosowania Natural Language Processing

NLP wpływa na różne aspekty naszego codziennego życia, ułatwiając dostęp do informacji, usprawniając komunikację i pomagając firmom lepiej zrozumieć swoich klientów. Zapoznajmy się z kilkoma przykładami, które ilustrują, jak powszechnie korzystamy z technologii NLP, czasem nawet nie zdając sobie z tego sprawy:

• Asystenci głosowi – technologia NLP jest fundamentem działania asystentów głosowych takich jak Siri, Alexa czy Google Assistant. Umożliwia im rozumienie mówionych zapytań użytkowników i reagowanie w sposób naturalny, wykonując różnorodne zadania – od ustawiania alarmów po wyszukiwanie informacji w internecie.
• Translatory – narzędzia takie jak Google Translate czy DeepL wykorzystują NLP do tłumaczenia tekstów między różnymi językami w czasie rzeczywistym, ułatwiając komunikację międzykulturową.
• Funkcja dyktowania tekstu – w smartfonach i innych urządzeniach możliwość dyktowania tekstu to kolejne praktyczne zastosowanie NLP, gdzie użytkownik mówi, a system transkrybuje mowę na tekst.
• Analiza sentymentu – firmy wykorzystują NLP do analizy opinii i recenzji klientów. Pozwala to zrozumieć, jakie są ogólne postawy konsumentów wobec produktów lub usług, co jest kluczowe dla dostosowywania strategii marketingowych i poprawy obsługi klienta.
• Chatboty – coraz częściej na stronach internetowych i w aplikacjach mobilnych spotykamy chatboty, które dzięki NLP mogą prowadzić sensowne konwersacje, odpowiadając na pytania użytkowników i asystując im w różnych sprawach.
• Wyszukiwarki internetowe – zaawansowane algorytmy NLP pozwalają wyszukiwarkom internetowym lepiej rozumieć zapytania użytkowników, interpretując ich intencje i kontekst, co prowadzi do bardziej trafnych i zrozumiałych odpowiedzi, a nie tylko prostego dopasowania kluczowych słów.

Jakie branże korzystają z NLP?

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) znajduje zastosowanie w wielu różnych branżach, oferując rozwiązania, które znacząco wpływają na efektywność operacyjną i jakość obsługi klienta. Oto kilka przykładów branż korzystających z NLP:

1. Turystyka – NLP umożliwia tworzenie zaawansowanych wyszukiwarek turystycznych, takich jak Qtravel Search, które potrafią rozumieć złożone zapytania użytkowników i dopasowywać oferty podróży, hotele czy atrakcje turystyczne na podstawie precyzyjnej analizy potrzeb klientów.
2. Opieka zdrowotna – W sektorze medycznym NLP stosowane jest do analizy dokumentacji medycznej, co przyspiesza diagnozowanie i personalizuje opiekę nad pacjentami. Systemy te mogą przetwarzać historię chorób, notatki lekarskie i publikacje naukowe, dostarczając kluczowych informacji medycznych.
3. Finanse – NLP wykorzystywane jest do analizy rynków finansowych oraz wykrywania oszustw. Technologia ta pozwala na przeglądanie i analizowanie ogromnych ilości danych, takich jak raporty finansowe czy aktualności rynkowe, generując rekomendacje inwestycyjne lub identyfikując nietypowe wzorce transakcji, które mogą wskazywać na próby oszustw.
4. Edukacja – w tej dziedzinie NLP jest używane do tworzenia spersonalizowanych programów nauczania oraz narzędzi wspomagających naukę języków obcych. Może analizować odpowiedzi uczniów, dostosowując materiały edukacyjne do ich indywidualnych potrzeb, zrozumienia materiału i preferowanego stylu uczenia się.

Podsumowanie

Mamy nadzieję, że ten artykuł pozwolił Wam lepiej zrozumieć, czym jest przetwarzanie języka naturalnego (NLP) oraz jak wielki potencjał niesie ze sobą ta technologia w świecie biznesu.

Jeśli rozważacie wdrożenie rozwiązania opartego na NLP w swojej firmie, serdecznie zapraszamy do kontaktu z naszym zespołem.